Rumah > Artikel > Peranti teknologi > Untuk mengawal risiko, industri pembuatan menggunakan kecerdasan buatan untuk menyesuaikan diri dengan perubahan perolehan
Dengan perubahan pesat dalam rantaian bekalan dan keadaan yang berkaitan, perolehan dan penjualan bahan utama telah menjadi beban berat di bahu perusahaan. Sebagai tindak balas kepada masalah sedemikian, pasukan perolehan di tapak dan rantaian bekalan juga mempromosikan transformasi berskala besar, dengan harapan dapat mewujudkan kelebihan daya saing.
Dalam menghadapi situasi ekonomi global yang tidak menentu, tugas pengeluar multinasional adalah untuk mengawal risiko secara berkesan, mengoptimumkan dan mempertimbangkan transformasi digital, mengoptimumkan analisis perbelanjaan MRO (penyelenggaraan, pembaikan, operasi), dan menyelesaikan masalah pembekal secara bijak. Pelan itu dimasukkan ke dalam proses perolehan. Tujuan pembaharuan ini adalah untuk menggalakkan transformasi ketara sistem perolehan dan menggunakan teknologi AI untuk mengubah rancangan dan strategi perolehan daripada tindakan taktikal semata-mata kepada model membuat keputusan strategik yang baharu. Pendekatan ini ditakrifkan oleh Gartner sebagai apa yang dipanggil "perolehan autonomi." Jika langkah-langkah itu dilaksanakan, ia dijangka membantu organisasi meningkatkan daya saing dan kecerdasan mereka, dan membawa kecekapan perolehan dan penjimatan kos ke era baharu.
Antaranya, pengkomputeran kognitif akan menyumbangkan daya yang tidak boleh diabaikan. Teknologi baru muncul berdasarkan AI/awan membantu mencapai penyelarasan data dan pengoptimuman seni bina rangkaian rantaian bekalan. Teknologi ini boleh membantu pasukan perolehan dan organisasi mereka menyesuaikan diri dengan perubahan dunia sebenar, memastikan mereka sentiasa lebih responsif daripada pesaing, dan mengukuhkan perkongsian dengan pembekal. Selain itu, maklumat masa nyata akan membantu organisasi membuat keputusan berasaskan data yang lebih dipercayai dengan cepat.
Tetapi mengurus perubahan seperti ini adalah tugas yang sukar untuk mana-mana pasukan pelaksanaan teknologi. Oleh itu, adalah perlu bagi kita untuk mendalami prasyarat, faktor kejayaan dan asas pelaksanaan perubahan ini.
Mari kita mulakan dengan melihat pasukan perolehan pengurusan perubahan penting yang perlu dilakukan apabila mempertimbangkan transformasi digital dalaman.
Penjajaran Kepimpinan – Organisasi mesti mewujudkan struktur kepimpinan yang fleksibel. Adakah pengurus ini bersedia mengubah proses perolehan? Adakah mereka memahami kelebihan teknologi AI? Bolehkah mereka dipujuk untuk menerima perubahan yang akan datang?
Penglibatan Pihak Berkepentingan – Pihak berkepentingan adalah kritikal sepanjang proses perubahan. Adakah pasukan anda bersedia untuk melibatkan diri dengan pelbagai pihak berkepentingan yang akan terjejas oleh perubahan itu? Sebagai contoh, apakah sikap pegawai perolehan atau CIO? Adakah mereka dapat berbincang dan membuat keputusan dengan anda secara bersemuka?
Amalan Komunikasi - Dalam keseluruhan senario pengurusan perubahan, pasukan perlu menjalankan komunikasi yang telus berdasarkan keseluruhan kitaran. Komunikasi ini mesti dapat menangani keperluan khusus perolehan dan pasukan MRO, termasuk berkomunikasi dengan pembekal huluan untuk meminimumkan risiko.
Latihan dan Pelaksanaan - Seperti yang ditunjukkan sebelum ini, pengurusan perubahan berskala besar itu pasti akan melibatkan langkah dan latihan baharu. Latihan ini tidak seharusnya menjadi satu pendekatan yang sesuai untuk semua tetapi harus disesuaikan dengan setiap peranan khusus dalam pasukan perolehan.
Penggunaan Tingkah Laku – Pasukan yang melaksanakan perubahan mesti dapat menentukan metrik yang membantu menjadikan perubahan lebih telus kepada mereka yang terlibat.
Tema ini selalunya mempunyai bentuk khusus dalam industri dan senario yang berbeza, tetapi memahami prinsip umum ini akan membantu syarikat memperoleh sokongan luas untuk perubahan dalam organisasi sebelum mengambil tindakan.
Kajian terbaru oleh Globality menunjukkan bahawa 90% pemimpin pemerolehan global dengan pantas menyesuaikan model dan proses operasi mereka dengan harapan dapat menghadapi pergolakan dan proses dengan lebih baik. masa yang tidak pasti. Beberapa titik data yang didedahkan dalam kajian juga menunjukkan bahawa tanda ini telah mula membentuk trend keseluruhan.
Majoriti responden (87%) menumpukan pada membina pasukan digital dan data, berharap untuk mendapatkan cerapan ramalan dan menggunakan teknologi baharu untuk mempercepatkan tindak balas terhadap gangguan masa hadapan dan kejutan ekonomi; % pemimpin perolehan percaya bahawa lebih banyak sokongan daripada dalam perusahaan diperlukan untuk mencapai transformasi digital yang kritikal ini
Separuh daripada organisasi yang ditinjau menyatakan minat untuk beralih kepada Jabatan berpusatkan pemerolehan perniagaan telah beralih daripada hanya melaksanakan proses rutin; untuk bertindak sebagai perunding dan rakan kongsi perniagaan.
Eksekutif juga mengakui dalam tinjauan bahawa perubahan dalam model perolehan dan pengendalian ini akan membantu organisasi membina ketangkasan dan daya tahan dalam dunia perniagaan yang berubah dengan pantas.
Menyelesaikan masalah kekurangan buruh
Cabaran sebenar kekurangan buruh telah menggalakkan peningkatan pesat AI dalam bidang pembuatan operasi. Di samping itu, apabila generasi baby boomer beransur-ansur menarik diri daripada pembuatan industri, semakin sedikit golongan muda yang bersedia untuk menyertai bidang pembuatan dan pengeluaran. Akibatnya, syarikat lebih cenderung untuk meningkatkan kecekapan output melalui alat teknologi seperti AI/pembelajaran mesin.
Bagi pengurus pembelian, keletihan juga menjadi masalah sebenar, malah telah menghampiri "titik tip" yang mengganggu. Tinjauan Ceridian 2022 Pulse of Talent yang dijalankan di UK mendapati bahawa pekerja UK biasanya mengalami beberapa bentuk keletihan, termasuk tekanan tarikh akhir (32%), peningkatan beban kerja (49%) dan juga masalah kesihatan mental (34%).
Alat AI boleh meningkatkan keupayaan pekerja manusia, menghapuskan keletihan jenis ini dan dengan itu meningkatkan kepuasan pekerja. AI boleh mengambil alih tugas berulang dan kasar yang lebih sesuai untuk automasi. Ini tidak akan menggantikan pekerjaan manusia, tetapi akan membantu pekerja menjimatkan tenaga mereka untuk tugas lain yang lebih strategik dan memuaskan. Pekerja juga boleh bekerjasama dengan pihak pengurusan untuk memutuskan cara menggunakan AI dengan betul dalam persekitaran pembuatan/pengeluaran untuk mengurangkan kos dan/atau risiko.
Ambil pelanggan korporat sebagai contoh, pengeluar terkemuka tisu, pulpa, kertas, produk binaan tertutup dan bahan kimia yang berkaitan. Syarikat sedang bergelut untuk meningkatkan kualiti data kerana ia menghadapi keputusan yang lemah dalam membuat keputusan dan kelewatan kerja yang teruk akibat maklumat inventori MRO yang tidak tepat.
Syarikat ingin bekerja lebih pantas dan memperoleh keupayaan membuat keputusan yang lebih tepat pada masanya dan tepat. Untuk tujuan ini, mereka memperkenalkan analisis data, kecerdasan buatan dan alat visualisasi untuk mengoptimumkan strategi aset dan tahap pengurusan inventori.
Pengilang juga beralih kepada prinsip pengurusan strategik baharu dan struktur keseluruhan untuk operasi bekalan, perolehan, kewangan dan IT. Dengan mengagregatkan data daripada berbilang sistem SAP/EAM, strategi AI boleh memastikan ia menyampaikan inventori yang betul pada masa yang sesuai. Dalam hanya 45 hari, syarikat itu juga mengenal pasti lebih daripada $20 juta dalam penjimatan kos.
Teknologi AI akan membantu pasukan perolehan bekerja dengan cekap dan cepat mengenal pasti serta mengurus risiko pembekal. Sekarang ialah masa terbaik untuk menyelaraskan proses perolehan, mengurangkan kos, menyesuaikan diri dengan cepat kepada perubahan dan meningkatkan keupayaan pematuhan sebagai tindak balas kepada perubahan dasar/undang-undang. Merangkul pengurusan perubahan dan melibatkan diri dalam komunikasi atas ke bawah akan membantu pasukan perolehan anda dan seluruh organisasi menavigasi tempoh peralihan dengan lancar.
Atas ialah kandungan terperinci Untuk mengawal risiko, industri pembuatan menggunakan kecerdasan buatan untuk menyesuaikan diri dengan perubahan perolehan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!